"Grandes desafios-2020" é tão ambiciosamente chamado de um dos projetos realizados no segundo semestre de dezembro no centro educacional Sirius. No decorrer deste programa de projeto científico e tecnológico, os alunos do ensino médio treinaram a inteligência artificial. Os caras foram para ensinar o carro à próxima sabedoria:
- Escreva notícias.
- Desenvolver novas drogas.
- Analise as fotos do CT.
- Perfis de estudo de candidatos em redes sociais.
Alunos ajudou especialistas da Universidade Innopolis, Yandex, Escola Superior de Gestão SPBBSU, VTB Bank, Biocad. Está planejado que as melhores ofertas serão implementadas na prática.
Andrei Rasjorgorodsky, chefe do diretor "Big Data", diretor da Fiztech-School of Aplicada Matemática e Informática da MFTI, é especificada que a sessão durou 10 dias. Durante esse período, os caras aprenderam a trabalhar com várias ferramentas de tecnologia digital e agora poderão usar suas habilidades no futuro em casa.
O projeto fornece uma direção separada "Big Data, Inteligência Artificial, Tecnologia Financeira e Aprendizagem Máquina". 28 alunos das décadas médias de 18 regiões da Rússia foram convidados a trabalhar nele. Esses caras tornaram-se finalistas da competição all-russa de design e trabalho de pesquisa.
Para os participantes nessa direção, o Yandex formou uma ordem especial: desenvolver um programa para gerar notícias, para que as edições modernas possam ser usadas no trabalho diário. O Banco VTB e a Universidade Estadual de São Petersburgo também deu a tarefa de schoolchildren de Sirius. Os caras devem analisar redes sociais e com base nas informações recebidas para fazer um retrato de um candidato escolar de negócios.
Os cientistas intrigavam alunos com um desejo complexo: os caras devem ensinar inteligência artificial a prever com precisão com a ajuda de modelagem de computadores da estrutura do complexo molecular ao criar novas drogas. O carro terá que encontrar as combinações mais críveis e aquelas que realmente existem na natureza. O novo método deve ser previsto como efetivamente a preparação criada. Sugestões de estudantes do ensino médio devem ser usadas no algoritmo de hedge de Biocad.
As tecnologias digitais baseadas na inteligência artificial tornaram-se ativamente aplicadas na indústria médica em muitos países do mundo. Isso foi facilitado pelo início da pandemia do coronavírus. As tecnologias de telemedicina mostraram a vantagem de automatizar muitos processos, ajudou a descarregar clínicas e médicos de cargas repetidamente aumentadas, conseguiram fornecer assistência médica remota de alta qualidade aos pacientes.
No âmbito do projeto científico e tecnológico de Sirius "Grandes desafios-2020", os alunos que participam do programa receberam uma tarefa difícil dos viggesólogos da Rússia. Os médicos são convidados a ensinar inteligência artificial para analisar imagens médicas usando a visão de computador e encontrar com precisão e com precisão a patologia nos pulmões. A ajuda e as dicas da neurossette facilitam a operação de radiologistas, reduzem o tempo para processar as imagens.
Para tal variedade e problemas complexos, como receber imagens médicas, a aprendizagem profunda requer grandes conjuntos de dados para alcançar o nível de precisão requerido. As recomendações da inteligência artificial são geralmente muito precisas. Os resultados do trabalho serão carregados para a biblioteca de código aberto, acesso ao qual será descoberto para especialistas de todos os países. As soluções escolares podem ser testadas e aplicadas na prática se a qualidade do desenvolvimento organizará um usuário. Assistência parceira aos alunos é fornecida pelo Centro de Inteligência Artificial da Universidade de Innopolis.
A equipe do projeto emprega seis séries 11 no grau do Khanty-Mansiysk Okrug Autônomo, Sevastopol, o Território Khabarovsk, a República de Bashkortostan, Tyumen e Kemerovo e Regiões. Eles são ajudados por especialistas do centro de Innopolis.
Semen Kiselev, pesquisador do Centro de Inteligência Artificial da Universidade de Innopolis, um projeto orientador, disse que os desenvolvedores introduzem crianças com métodos de aprendizagem de máquinas e visão de computador. Popularização de métodos de matemática, programação e aprendizagem de máquina permitirá que você mude a atitude com as oportunidades de abertura de muitos que precisam dessa mudança. O projeto incentivará os alunos a se tornarem mais ativos em estudar as perspectivas de transformação digital da sociedade, convencê-los de que ela pode levá-los a uma vida mais interessante e intelectualmente completa. A experiência de trabalhar com redes neurais leva à escolha da profissão futura, permite-lhe tocar as atividades na atmosfera de liberdade, desenvolve confiança em si mesmo e fornecerá crianças e adolescentes as competências que precisam no futuro.
Os caras mostram onde em quais áreas eles podem aplicar o conhecimento adquirido. Os participantes criam tais modelos e algoritmos para analisar os instantâneos dos pulmões, nos quais para neuralizar o auto-progresso para reconhecer pneumonia e outras doenças respiratórias, pneumotórax ou tumor. Modelos de aprendizagem profundos podem fazer previsões com precisão quase inconfundível, já que a lógica interna do modelo é difícil de descobrir e interpretar, os argumentos em favor de por que essa decisão está correta, muitas vezes permanece sem energia.
Como as decisões médicas podem ter peso incrível, muitos referem-se criticamente à perspectiva de automação completa. É muito importante lembrar que o carro não substitui o médico, mas se torna seu assistente e o conselheiro, na verdade, é apenas o terceiro olho para o médico. A AI é necessária para otimizar tarefas de rotina, com sua implementação onipresente muda profundamente especialidade com um forte componente visual, como radiologia e patologia. Os profissionais, incluindo cirurgiões, estão ativamente interessados em desenvolver e implementar esses dispositivos. A AI é necessária para otimizar tarefas de rotina, com sua introdução generalizada, a especialidade mudará com um forte componente visual, como radiologia e patologia. Os profissionais, incluindo cirurgiões, estão ativamente interessados em desenvolver e implementar esses dispositivos.
Os alunos estudados de algoritmos são testados em um grande número de imagens médicas reais de hospitais reais.
Os programadores jovens devem ensinar inteligência artificial para calcular as dimensões exatas e a localização dos processos patológicos nos pulmões, indicam o médico sobre as anomalias do órgão. Materiais para pesquisa Os participantes do projeto são encontrados em fontes abertas, bases de dados desses artigos científicos de universidades médicas domésticas e estrangeiras. Eles verificam seus algoritmos em centenas de imagens médicas genuínas do LPUs reais, porque o acesso a dados relevantes e suficientes é de suma importância nos algoritmos de treinamento da AI.
Danila Pechenev, onze-alunos de Kemerovo, diz que ele escolheu esta tarefa, porque já trabalhou com a visão da máquina. Seu projeto de uma rede neural, que reconhece a caligrafia, tornou-se finalista do concurso "Grandes Desafios". E o trabalho na nova tarefa permitirá que você aprenda métodos avançados de aprendizado de máquina. A análise de imagens médicas hoje é uma tarefa urgente de aplicar redes neurais. A tecnologia está disponível, na maioria dos casos, demonstrando alta precisão em verificações para verificação.
Para os finalistas do projeto, boas oportunidades são abertas para maior desenvolvimento e auto-realização. Muitos participantes do "grande desafio" anterior foram inscritos nas maiores universidades dos países e estão trabalhando ativamente com especialistas dos laboratórios da MFTI. Os graduados universitários levam projetos em todo o tempo de treinamento e informa sobre conquistas e desenvolvimentos na imprensa científica global. Muitas ideias de participantes de "grandes desafios" já são usadas na prática por empresas parceiras.